TA的每日心情 | 怒 2025-9-22 22:19 |
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本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑 3 S5 b' r" N- y' l5 V g
. L1 }% G1 a) y1 _2 a
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。7 Y( \- u" f) }0 S
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
9 u5 `) a# P3 [. b% S----------------------------------------------
" j; A9 t/ g' @# j+ G* r5 |import torch% J; A5 U, x: Y* i9 H
import numpy as np9 |& }1 T3 x0 ^5 v6 V, ~) `6 ?$ c
import matplotlib.pyplot as plt
; p3 R5 |+ b9 t `! m, w4 ximport random
( \ X( x0 ~8 O" Z7 ^7 L0 B1 l0 m8 j- C. s. w( |
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
$ q/ Y0 W# I/ O( ^2 W$ [y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
3 ^4 R C. ]6 X+ m# g. {, F4 M* r$ Q( \6 a0 P' ~
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b" a' T6 M1 F/ @ o% k. G2 ~
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)6 O' @. u3 W5 `( ?8 d+ w9 c
1 i. M2 n- Y: K1 \; p1 Z+ jepochs = 100" K4 L7 |- V; P3 I2 [5 y
& F" c* T4 x( `( p4 h
losses = []
9 h& P' f5 o3 u2 z9 kfor i in range(epochs):
! v: j) B: a3 k* ~- v y_pred = (x*w+b) # 预测8 q1 Y0 f0 S$ Y$ T
y_pred.reshape(-1)
8 `% [9 }/ G# G' \1 p6 j 4 `) M; q3 t# G8 o' U/ X& e
loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss c h" o' F( ~, [1 }
losses.append(loss)8 X+ w) U' I i5 I: L5 d
{) I, V3 z6 {# Q
loss.backward() # autograd
; c3 B5 n! j6 E with torch.no_grad():
9 {' d* B, \# @* R9 [- z w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
5 O) L) @" A9 T, ~ b -= b.grad*0.0001 # 回归 b
, L, h* K- x1 I+ I w.grad.zero_()
8 ]/ g& @. ^7 {! H/ e( | b.grad.zero_()
3 r+ F, r5 J; z
4 R& Y3 k2 a( U* U. I: gprint(w.item(),b.item()) #结果
" a2 @: F- ^* r4 W* `( |0 @% \5 A% c9 M# ~" S
Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625
5 U, y+ Z* t" Z3 N9 E! E3 e4 @$ T----------------------------------------------
9 ]4 Q0 L( J/ b$ _最后的结果,w可以回到 w0 = 27 附近,b却回不去 b0=15。两处红字,损失函数是矢量计算后的均值,感觉 b 的回归表达有问题。4 ^2 v6 B- V% l9 v5 Z# d! l9 }! m
高手们帮看看是神马原因?
+ }( A8 z: K/ K$ ~ U% M# a |
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